FC15-02 - Health costs trends of those with and without mental health problems
Notice bibliographique
Résumé
FWe report prevalence and cost results for 8 years of administrative billing data, comparing the health costs of groups with and without mental health problems. Methods A data cube containing registration and visit data for all mental health cases was constructed and matched on age and sex in a ratio of 1:8 with non-mental health cases (n TOTAL = 681,676). Four groups emerged in the final dataset: Group 1 - Those with mental health problems treated in publicly funded tertiary care (n = 61,479); Group2 - those with mental health problems treated in their doctors’ offices (n = 272,120); Group 3 - those with mental health problems treated in publicly funded tertiary care without treatment in their doctors’ offices (15,135); and Group 4 - those without mental health problems (n = 332,942). Results At present we have examined the Physician billing data for those old and younger than or equal to 18 years of age, with the overall finding that the health costs (total costs - mental health costs) were greater for those with mental health problems in Group 1 Case ($3,039 average per individual (API) over 8 years) and Group 2 comparison ($2,554 API over 8 years) as compared to Group 3 case ($1326) and Group 4 comparison ($1089) API over 8 years). Conclusions Having a mental health problem has a profound impact on health-related expenditures.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».